Introducing Anova and Ancova pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Dr Andrew Rutherford

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2001-03-08

价格:USD 58.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761951612

丛书系列:

图书标签:

ANOVA
ANCOVA
统计学
方差分析
协方差分析
统计方法
数据分析
实验设计
统计建模
生物统计学

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具体描述

Traditional approaches to ANOVA and ANCOVA are now being replaced by a General Linear Modeling (GLM) approach. This book begins with a brief history of the separate development of ANOVA and regression analyses and demonstrates how both analysis forms are subsumed by the General Linear Model. A simple single independent factor ANOVA is analysed first in conventional terms and then again in GLM terms to illustrate the two approaches. The text then goes on to cover the main designs, both independent and related ANOVA and ANCOVA, single and multi-factor designs. The conventional statistical assumptions underlying ANOVA and ANCOVA are detailed and given expression in GLM terms. Alternatives to traditional ANCOVA are also presented when circumstances in which certain assumptions have not been met. The book also covers other important issues in the use of these approaches such as power analysis, optimal experimental designs, normality violations and robust methods, error rate and multiple comparison procedures and the role of omnibus F-tests.

探索统计分析的强大工具：方差分析 (ANOVA) 与协方差分析 (ANCOVA) 的深度剖析在现代数据驱动的研究领域，理解变量之间的关系并从中提取有意义的见解至关重要。无论您是从事科学研究、市场分析、社会科学调查，还是任何需要量化比较和检验假设的领域，掌握强大的统计分析工具都是必不可少的。本书将带您深入探索两种应用最为广泛、也最具洞察力的统计方法——方差分析 (ANOVA) 和协方差分析 (ANCOVA)。方差分析 (ANOVA)：解构组间差异的奥秘方差分析，简称 ANOVA，是一种用于检验两个或多个组的均值是否存在显著差异的统计技术。它的核心思想是将数据的总变异分解为不同来源的变异，包括组间变异（不同组的均值之间的差异）和组内变异（同一组内部的随机波动）。通过比较这两个变异的比例，ANOVA 能够判断观察到的组间差异是否足够大，以至于不太可能仅仅是由于随机机会造成的。本书将系统地介绍 ANOVA 的基本原理和应用。您将学习： ANOVA 的类型：从最基础的单因素 ANOVA，用于比较一个分类自变量对一个连续因变量的影响，到更复杂的双因素 ANOVA 和多因素 ANOVA，用于同时考察多个分类自变量及其交互作用的影响。我们将详细阐述如何根据研究设计选择合适的 ANOVA 模型。 ANOVA 的假设：了解 ANOVA 的关键假设，包括数据的正态性、方差齐性（各组的方差相等）和观测的独立性。我们将提供实际操作的方法来检验这些假设，并讨论当假设不满足时，有哪些可替代的非参数方法或数据转换技术可以使用。 ANOVA 的结果解读：掌握如何解读 ANOVA 表格，理解 F 统计量、p 值以及自由度的含义。您将学会如何根据 p 值来判断组间均值是否存在显著差异，以及如何进行事后检验（post-hoc tests），例如 Tukey's HSD 或 Bonferroni 校正，来确定具体哪些组之间存在显著差异。实际应用案例：通过丰富多样、贴近实际的案例研究，展示 ANOVA 在不同领域的应用。例如，在医学研究中，ANOVA 可用于比较不同治疗方案对患者恢复时间的差异；在教育领域，可用于评估不同教学方法对学生学业成绩的影响；在农业领域，可用于比较不同肥料对作物产量的效果。协方差分析 (ANCOVA)：在控制干扰因素下的精准比较尽管 ANOVA 能够有效地比较多组均值，但在实际研究中，我们常常会遇到一些可能影响因变量的变量，它们并非我们研究的主要兴趣所在，但如果不加以控制，可能会混淆研究结果。这时，协方差分析 (ANCOVA) 就显得尤为重要。ANCOVA 是 ANOVA 的一种扩展，它在比较组间均值的同时，能够控制一个或多个连续变量（称为协变量）的影响。本书将深入探讨 ANCOVA 的核心概念和操作技巧： ANCOVA 的原理： ANCOVA 通过将协变量的影响从因变量中“剥离”出来，从而调整各组的均值，使得比较是在“控制了协变量”的条件下进行的。这意味着 ANCOVA 能够提供更精确、更公正的组间均值比较，因为它消除了协变量对因变量的潜在干扰。 ANCOVA 的假设：除了 ANOVA 的基本假设外，ANCOVA 还引入了关于协变量的假设，最重要的是协变量与自变量之间不存在显著的交互作用。我们将详细讲解如何检验这些假设，以及在存在交互作用时，应如何选择和解释模型。 ANCOVA 的应用场景： ANCOVA 在多种研究情境下都非常有价值。例如，在教育研究中，可以控制学生的入学前成绩（协变量）来比较不同教学方法的学习效果；在心理学研究中，可以控制被试的年龄（协变量）来比较不同干预措施对情绪状态的影响；在商业研究中，可以控制营销活动前的销售额（协变量）来评估新的营销策略的有效性。模型构建与解释：本书将指导您如何构建 ANCOVA 模型，选择合适的协变量，并对其结果进行深入的解释。您将学会如何从 ANCOVA 的输出中提取调整后的组间均值，并理解这些调整后的均值所代表的意义。本书的价值与特色本书不仅仅是理论的堆砌，更注重理论与实践的结合。我们将提供：循序渐进的学习路径：从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术，确保不同背景的学习者都能轻松掌握。丰富的案例分析：涵盖心理学、教育学、医学、社会科学、商业等多个领域，让您看到 ANOVA 和 ANCOVA 的广泛适用性。实际操作指导：尽管本书不包含具体的软件操作，但它将为您提供理解和应用统计软件（如 R, SPSS, SAS 等）进行 ANOVA 和 ANCOVA 分析所需的坚实理论基础和方法论指导。清晰易懂的语言：避免使用过于晦涩的统计术语，力求用最清晰、最直观的方式解释复杂的概念。无论您是初学者，还是希望深化对统计方法的理解，本书都将是您探索 ANOVA 和 ANCOVA 领域不可或缺的指南。它将赋能您更自信地进行数据分析，从复杂的数据中提取可靠的结论，并最终做出更明智的决策。准备好开启您的统计之旅，掌握这两种强大的分析工具，解锁数据背后的深刻洞察吧！